推荐系统实战项目¶

本目录包含推荐系统的实战项目,通过完整的项目实践帮助学员掌握推荐系统的核心技术和工程实践。

项目列表¶

项目1:电商推荐系统¶

项目概述: 构建一个完整的电商推荐系统,包括召回、排序、重排等完整流程。

技术栈: - Python 3.10+ - PyTorch/TensorFlow - Redis - Flask - Spark

实现步骤: 1. 数据收集与处理 2. 特征工程 3. 召回算法实现 4. 排序算法实现 5. 系统集成与部署

项目目录:

Text Only

项目1-电商推荐系统/
├── README.md
├── data/                    # 数据目录
│   ├── raw/               # 原始数据
│   ├── processed/          # 处理后数据
│   └── features/          # 特征数据
├── src/                     # 源代码
│   ├── recall/            # 召回模块
│   ├── rank/              # 排序模块
│   ├── features/           # 特征工程
│   └── utils/             # 工具函数
├── models/                  # 模型目录
├── config/                  # 配置文件
├── scripts/                 # 脚本文件
└── requirements.txt

项目2:短视频推荐系统¶

项目概述: 构建一个短视频推荐系统,实现实时推荐和个性化推荐。

技术栈: - Python 3.10+ - TensorFlow - Flink - Kafka - Redis

实现步骤: 1. 用户行为分析 2. 实时特征计算 3. 序列推荐模型 4. 实时推荐服务 5. A/B测试

项目3:新闻推荐系统¶

项目概述: 构建一个新闻推荐系统,实现基于内容和协同推荐的混合推荐。

技术栈: - Python 3.10+ - Scikit-learn - Elasticsearch - Flask - MongoDB

实现步骤: 1. 新闻内容分析 2. 用户画像构建 3. 内容推荐算法 4. 协同过滤算法 5. 混合推荐策略

项目要求¶

每个项目需要包含:

完整的项目文档:
项目概述
技术栈说明
实现步骤
部署指南
可运行的代码:
代码规范
注释清晰
模块化设计
数据集:
数据说明
数据预处理
特征工程
模型实现:
算法实现
模型训练
模型评估
部署方案:
环境配置
部署步骤
监控方案

学习目标¶

通过完成这些项目,学员将能够:

✅ 理解推荐系统的完整流程
✅ 掌握召回、排序、重排等核心技术
✅ 能够实现完整的推荐系统
✅ 具备工程实践能力
✅ 为大厂面试做好准备

项目评估¶

每个项目将从以下维度评估:

代码质量(30%):
代码规范性
注释完整性
模块化程度
功能完整性(30%):
功能实现
算法正确性
系统稳定性
文档质量(20%):
文档完整性
说明清晰度
示例代码
创新性(10%):
算法创新
工程优化
性能提升
演示效果(10%):
系统演示
效果展示
问题解答

开始项目¶

选择一个项目开始实践:

新手:从项目1开始,逐步学习
有经验:选择感兴趣的项目深入
时间充足:完成所有项目

提示: - 先理解需求,再动手实现 - 参考开源项目,但不要直接复制 - 遇到问题及时查阅资料 - 完成后进行总结和反思

资源链接¶

推荐系统实战项目集

问题反馈¶

如果在项目实践过程中遇到问题:

查看项目文档
搜索相关资料
在社区提问
联系导师

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